论述遥感技术在土壤墒情监测中的应用

论述遥感技术在土壤墒情监测中的应用整体内容引言1目前国内外的研究进展3土壤墒情遥感研究的趋势与展望5相关概念与技术的简介2遥感在土壤墒情监测上的方法综述4引言水分是天然土壤的一个重要组成部分。它不仅影响土壤物理性质，制约着土壤中养分的溶解、转移和微生物的活动，也是构成土壤肥力的一个重要因素；而且其本身更是一切作物赖以生存的基本条件。土壤墒情是农田耕层土壤含水率的俗称，指作物主要根系活动层内的土壤水分状况，是作物生长的控制性因子之一。土壤墒情的监测是灌区灌溉系统优化配水的关键技术之一。它也是影响农业生产诸多因素中的一个重要因素，在空间、时间上的分布变化将直接影响到农作物的生长发育和农作物最终的收成。因此，研究和了解土壤墒情，无论在理论上还足生产上都有着重要意义。然而，大面积范围实时土壤墒情(干旱、土壤湿度)监测却是世界公认的难题。如果不能做到很好的监测和预防措施，将会出现重大旱情。引言干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算每年因干旱造成的全球经济损失高达60—80亿美元，远远超过了其它气象灾害。我国自然灾害中70％为气象灾害，而干旱灾害又占气象灾害的50％左右。日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点。而用遥感监测干旱，一直是科学界公认的难题。常规的监测方法有土钻取土称重和中子仪法，这些方法不仅测点少，代表性差，无法实现大面积、动态监测，而且费时、费力。对其进行综述，寻找合适的模型方法对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取积极有效的防、抗旱措施，科学指挥农业生产，具有积极意义。引言遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点。特别是可见光、近红外和热红外波段能够较为精确地提取一些地表特征参数和热信息，解决了常规方法存在的问题，打开了土壤墒情监测的全新图景。随着遥感技术的发展，可以采用遥感信息源结合地面实测数据的方法来解决上述问题。遥感图像是一幅反映地物目标电磁辐射特性的能量分布图，它真实、客观、连续地记录了地表物体总体与个体的信息特征。长久以来，国内外大都利用NOAA／AvHRR气象卫星从事土壤墒情的信息提取，现在，随着更先进的新一代传感器EOS／MODIS的升空，将MODIS数据用于土壤墒情信息提取已经成为当前研究的热点。相关概念与技术的简介土壤墒情土壤墒情监测遥感技术遥感技术遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。完成上述功能的全套系统称为遥感系统,其核心组成部分是获取信息的遥感器。传输设备用于将遥感信息从远距离平台(如卫星)传回地面站。信息处理设备包括彩色合成仪、图像判读仪和数字图像处理机等。NOAA/AVHRR遥感数据NOAA气象卫星是近极地、与太阳同步的卫星，高度为833km～870km，轨道倾角98.7°，成像周期12小时。NOAA系列极轨气象卫星携带的改进甚高分辨率辐射计（AVHRR）具有5个通道，其中可见光通道（0.58-0.68μm）和近红外通道（0.725-1.00μm）处于能较好地反映植被光谱特性的波段范围上（见右表），因此较广泛地应用于作物长势监测、产量预测以及旱情、森林火情、洪涝等灾害监测。AVHRR仪器特性及主要用途通道序号波长/μm空间分辨率/km主要用途10.58-0.681.09白天图像、植被、冰雪20.725-11.09白天图像、植被、水/陆边界、大气校正3A1.58-1.641.09白天图像、土壤湿度云雪判识、干旱检测、云相区分3B3.55-3.931.09下垫面高温点、夜间云图、森林火灾410.3-11.31.09昼夜图像、海表和地表温度511.5-12.51.09昼夜图像、海表和地表温度MODIS遥感数据MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪。它是当前世界上“图谱合一”的光学遥感仪器，有36个离散光谱波段，光谱范围宽，从0.4微米（可见光）到14.4微米（热红外）全光谱覆盖。EOS／MODIS拥有的光谱通道分布在O.4～14.4μm的电磁波谱范围内，涵盖了极轨气象卫星的所有通道，而且空间分辨率更高。并且，MODIS传感器在近红外波段排除了大气水汽吸收波段的影响，红波段对叶绿素的吸收更敏感，使得MODIS对植被的响应比AVHRR更敏感。适用于极轨气象卫星的土壤水分遥感监测方法完全可以移植到MODIS资料对土壤水分的遥感监测。土壤墒情土壤墒情：作物根系层的土壤含水量状况，是最重要和最常用的土壤信息。它是科学地控制调节土壤水分状况进行节水灌溉、实现科学用水和灌溉自动化的基础，是抗旱减灾工作中最重要的信息。快速、准确地测定农田土壤水分，对于探明作物生长发育期内土壤水分盈亏，以便做出灌溉、施肥决策或排水措施等具有重要意义。因此，在各种农业水土工程管理、农业试验、农业气象、灌溉管理和旱情监测中，都离不开对土壤墒情的监测。土壤墒情监测土壤墒情监测是水循环规律研究、农牧业灌溉、水资源合理利用、及抗旱救灾基本信息收集的基础工作。土壤墒情监测规范包括墒情和旱情检测要素、墒情检测站网及站网的布设、墒情和旱情监测点和代表区域的查勘、土壤含水量的测定方法、土壤测报制度与报送方法。土壤墒情监测要素是同气象条件、土壤、土壤的水分状态，作物种类及其生长发育状况密切相关的，因此可以认为气象条件、土壤的物理特性、土壤的水分状态，作物种类及生长发育状况是土壤墒情监测的四大要素。土壤墒情监测气象要素：气象观测要素主要有降水量、气温、气压、湿度、风速、水面蒸发量、低温、日照等。气象要素资料可由墒情检测区域内或邻近的国家气象站、水文站及农业管理站的气象的观测资料取得。墒情监测站点除收集气象资料外还应收集当地气象部门的未来天气趋势的预报，以了解墒情监测区域的未来天气变化。土壤的物理特性及土壤含水量：土壤的物理特性由土壤的质地、土壤的结构、土壤的比重、土壤干容重、土壤孔隙度来表达土壤质地由当地的土壤颗粒级配情况来决定，土壤质地的判别方法采用国际标准分类方法来进行。土壤水分常数是土壤水分特性的重要指标，主要有饱和含水量，田间持水量、凋萎含水量及作物不同生长期适宜的含水量。土壤含水量是墒情和旱情检测的主要指标、土壤水分状态可由重量含水量、体积含水量、土层含水量、土层中的蓄水量和土壤相对湿度四个指标来表达。土壤墒情监测浅层地下水：浅层地下水水位的变化及地下水埋深是影响土壤墒情变化的重要要素之一。地下水观测要素为地下水位、地下水埋深、地下水温度、地下水质等要素。平原区浅层地下水埋深不大的地区应观测地下水水位的变化和地下水埋深。作物生长发育状况及墒情要素：国家和地方的墒情监测站点应收集代表区域的作物种植情况，即作物的种类，作物的分布情况及各种作物占总面积的百分比。观测土壤含水量的同时记录作物的播种日期，作物生长发育期，观察作物的生长发育状况。记录代表地块的作物的水分状况。记录地表地块的作物的水分状态，以涝、渍、正常、缺水、受旱等分级来表示。收集不同作物、不同生长期的适宜土壤含水量资料。国内外研究进展国外研究成果国内研究成果国外研究成果国外利用遥感方法进行土壤水分监测的可行性研究始于60年代末。70年代后,逐步开展了土壤水分遥感监测应用研究。进入80年代后,遥感监测土壤水分的研究工作得到了迅速而全面的发展。其手段有地面遥感、航空遥感和卫星遥感;遥感波段有可见光,近、中、远红外,热红外波段和L波段、C波段、X波段等微波遥感波段;遥感监测土壤水分的方法和途径有地区蒸发估计、作物表面温度、土壤热容量和表层干旱、土壤水分含量、干旱条件、植物水分胁迫及叶片含水量等。1990年以来,国外在土壤水分遥感监测方面又有了新的发展。在遥感手段上,除了仍有微波遥感的深入探讨外,气象卫星遥感也日益受到重视。国内研究成果国内开展土壤水分遥感监测试验研究比国外大约晚10年以上,大体上从80年代中期的“七五”期间才开始起步。国内早期的研究工作也与国外刚起步时相似,即先进行土壤参数的遥感测定研究,所用方法也多为微波遥感,近、远红外遥感及热惯量法等。90年代后,我国在土壤水分遥感监测理论方面的研究得到了深入,土壤含水量遥感模型及其应用研究也有了提高,利用NOAA/AVHRR资料进行土壤水分或干旱的宏观监测研究工作也有了很大进展,与国外同类研究相比,大大缩小了差距。目前,用GIS支持遥感土壤水分解译已普遍展开,并取得了大量成果,但将GIS和RS作为一个有机整体,真正实现二者一体化,并用来进行土壤水分或干旱遥感监测的成熟成果还不多见。遥感在土壤墒情监测上的方法综述遥感反演土壤水分，就是利用地表反射的太阳辐射或本身发射的远红外、微波辐射等信息及变化规律推算土壤水分含量。国内外关于土壤墒情与干旱的遥感测定，一类基于土壤水分的变化会引起土壤光谱反射率的变化；另一类则基于干旱引起植物生理过程的变化。土壤水分遥感分为光学遥感法和微波遥感法、植被遥感方法。光学遥感根据人眼对光的敏感度分为可见光-近红外、热红外遥感。微波遥感根据传感器接收的微波来源分为主动遥感、被动遥感。遥感在土壤墒情监测上的方法综述关于运用遥感技术进行土壤水分监测，已有许多综述性研究，有从监测所使用的光谱特性分类入手的，有对各种监测方法分述的，有从监测所使用的资料类型进行总结的，还有单从某种理论监测方法着手综述的等。遥感在土壤墒情监测上的方法综述热红外波段的应用可见光—近红外光谱波段的应用1234植被遥感方法微波遥感法可见光—近红外光谱波段的应用早在1965年，Bowers等就发现裸地土壤湿度的增加会引起土壤反射率的降低，这成为后来利用遥感方法进行土壤水分遥感监测研究的理论依据。1973年日本学者在札幌研究了5种土壤的反射率，建立了蓝波段和绿波段的胶片密度和土壤含水量的多元回归方程。多时相的NOAA/AVHRR的可见光—近红外影像对埃塞俄比亚1983-1984年的干旱进行监测，取得了满意的结果。刘培君等采用土壤水分光谱法，针对干扰土壤水分遥感的植被覆盖问题，利用遥感估算光学植被盖度，像元分解法提取土壤水分光谱信息，以TM数据为桥梁，建立了AVHRR可见光与近红外通道的土壤水分遥感估测模型。热红外波段的应用裸土湿度的热红外遥感热惯量法和表观热惯量法裸土湿度的热红外遥感Myers等的研究表明，对于裸土的水分含量可由土表温度变化测定，并可检测到50cm的深度。Bartholic等发现，农田裸地表面日最高温度Tmax随近地表水分含量的增加而减小。从实用的角度考虑，在一定的气象条件下（晴朗、无风），用白天下垫面温度的空间分布可以有效地反映土壤水分的空间分布，刘志明比较了利用NOAA/AVHRR热红外通道白天或夜间一次资料反演的地表亮度温度与土壤水分的相关关系，白天热红外资料生成的亮温—土壤水分图与热惯量土壤水分图的结果基本一致，但前者更容易获得资料。热惯量法和表观热惯量法土壤热惯量是土壤的一种热特性，据研究土壤热惯性值与水分含量之间有很好的相关关系，是引起土壤表层温度表化的内在因素。同时又控制着土壤温度日较差大小。土壤温度日较差可以由卫星遥感资料，特别是NOAA/AVHRR获得，这使得热惯量法在遥感监测土壤水分中具有可行性。热惯量法和表观热惯量法土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数，定义为：P=ρcλ式中：P为热惯量(J/m2k·s1/2)；ρ为密度(kg/m3)；c为比热(J/kg·k)；λ为热导率。在实际工作中，常用表观热惯量来代替P：ATI=(1-A)/(Td-Tn)式中：Td、Tn分别为昼夜温度，可分别由NOAA/AVHRR资料4通道的昼夜亮温CH4和NCH4得到，A为全波段反照率，可由l、2通道反照率CH1、CH2得到，土壤水分W：W=a*ATI+b热惯量法和表观热惯量法裴浩等得表观热惯量公式如下：P=2Q(1-A)/(Tmax-Tmin)式中